fillmissing2
语法
说明
F = fillmissing2(___,Name,Value)fillmissing2(A,"linear",SamplePoints={1:5 10:2:18}) 指定 A 中数据的采样点位置。
示例
创建一个包含多个 NaN 值的 5×5 矩阵。
A = magic(5); A(1,2) = NaN; A(3:4,3:4) = NaN
A = 5×5
17 NaN 1 8 15
23 5 7 14 16
4 6 NaN NaN 22
10 12 NaN NaN 3
11 18 25 2 9
用最接近的非缺失条目填充 A 的缺失条目。
F = fillmissing2(A,"nearest")F = 5×5
17 1 1 8 15
23 5 7 14 16
4 6 7 22 22
10 12 25 3 3
11 18 25 2 9
创建一个 51×51 网格，并基于该网格定义一个函数。
n = 51; [x,y] = meshgrid(linspace(-2,2,n)); f = x.^2-y.^2;
用 NaN 值随机替换函数值的 5% 以仿真缺失数据。
NaNPercent = 0.05; randEntries = randperm(n^2,round(NaNPercent*n^2)); f(randEntries) = NaN;
使用线性插值填充数据中的缺失条目。然后重构数据以进行绘图。
F = fillmissing2(f,"linear");
x = reshape(x,n^2,1);
y = reshape(y,n^2,1);
f = reshape(f,n^2,1);
F = reshape(F,n^2,1);对原始数据与填充后的数据一起绘图。
filledData = scatter3(x,y,F,24,"red","filled",... MarkerEdgeColor="black"); hold on originalData = scatter3(x,y,f,24,"green","filled",... MarkerEdgeColor="black"); legend([filledData,originalData],... {"Filled","Original"},Location="north")
创建一个 8×8 矩阵。用 NaN 值随机替换矩阵元素的 5% 以仿真缺失数据。
n = 8; A = magic(n); NaNPercent = 0.05; randEntries = randperm(n^2,round(NaNPercent*n^2)); A(randEntries) = NaN
A = 8×8
64 2 3 61 60 6 7 57
9 55 54 12 13 51 50 NaN
17 47 46 20 21 43 42 24
40 26 27 37 36 30 31 33
32 34 35 29 28 38 NaN 25
41 23 22 44 45 19 18 48
49 15 14 52 53 11 10 56
NaN 58 59 5 4 62 63 1
使用以当前位置为中心的 2×3 移动窗中位数填充 A 的缺失条目。
F = fillmissing2(A,"movmean",{2 3})F = 8×8
64.0000 2.0000 3.0000 61.0000 60.0000 6.0000 7.0000 57.0000
9.0000 55.0000 54.0000 12.0000 13.0000 51.0000 50.0000 38.0000
17.0000 47.0000 46.0000 20.0000 21.0000 43.0000 42.0000 24.0000
40.0000 26.0000 27.0000 37.0000 36.0000 30.0000 31.0000 33.0000
32.0000 34.0000 35.0000 29.0000 28.0000 38.0000 31.4000 25.0000
41.0000 23.0000 22.0000 44.0000 45.0000 19.0000 18.0000 48.0000
49.0000 15.0000 14.0000 52.0000 53.0000 11.0000 10.0000 56.0000
40.6667 58.0000 59.0000 5.0000 4.0000 62.0000 63.0000 1.0000
创建一个包含前 25 个平方根的 5×5 矩阵。
A = reshape((1:25).^(1/2),[5 5])';
将一个矩阵元素替换为 NaN 值以仿真缺失条目。将另一个矩阵元素替换为异常值。
A(4,4) = NaN; A(2,2) = 100
A = 5×5
1.0000 1.4142 1.7321 2.0000 2.2361
2.4495 100.0000 2.8284 3.0000 3.1623
3.3166 3.4641 3.6056 3.7417 3.8730
4.0000 4.1231 4.2426 NaN 4.4721
4.5826 4.6904 4.7958 4.8990 5.0000
将缺失条目定义为值为 NaN 或绝对值大于 10 的条目。
M = isnan(A) | abs(A)>10;
使用 MissingLocations 名称-值参量填充 NaN 值和离群值。使用可选的 TF 输出参量确认 NaN 条目和离群条目均已填充。
[F,TF] = fillmissing2(A,"cubic",MissingLocations=M)F = 5×5
1.0000 1.4142 1.7321 2.0000 2.2361
2.4495 2.6432 2.8284 3.0000 3.1623
3.3166 3.4641 3.6056 3.7417 3.8730
4.0000 4.1231 4.2426 4.3575 4.4721
4.5826 4.6904 4.7958 4.8990 5.0000
TF = 5×5 logical array
0 0 0 0 0
0 1 0 0 0
0 0 0 0 0
0 0 0 1 0
0 0 0 0 0
创建一个包含多个 NaN 值的 5×5 矩阵。
A = magic(5); A(1,2) = NaN; A(3:4,3:4) = NaN
A = 5×5
17 NaN 1 8 15
23 5 7 14 16
4 6 NaN NaN 22
10 12 NaN NaN 3
11 18 25 2 9
指定非等间距采样点，以使用线性插值填充缺失条目。
xs = [1 1.99 2 2.01 3];
ys = [1 3 8 9.5 10];
FNonuni = fillmissing2(A,"linear",SamplePoints={xs ys})FNonuni = 5×5
17.0000 12.4286 1.0000 8.0000 15.0000
23.0000 5.0000 7.0000 14.0000 16.0000
4.0000 6.0000 7.1782 13.8812 22.0000
10.0000 12.0000 7.3564 13.7624 3.0000
11.0000 18.0000 25.0000 2.0000 9.0000
另请使用等间距采样点通过线性插值填充缺失条目。比较 FNonuni 和 FUni 中的结果。
FUni = fillmissing2(A,"linear")FUni = 5×5
17.0000 9.0000 1.0000 8.0000 15.0000
23.0000 5.0000 7.0000 14.0000 16.0000
4.0000 6.0000 11.3333 16.6667 22.0000
10.0000 12.0000 9.0000 6.0000 3.0000
11.0000 18.0000 25.0000 2.0000 9.0000
输入参数
名称-值参数
输出参量
版本历史记录
在 R2023a 中推出
另请参阅
函数
fillmissing|ismissing|standardizeMissing|anymissing|rmmissing|filloutliers|isnan|missing|isnat|smoothdata|smoothdata2
